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什么是K近鄰算法_數(shù)據(jù)分析師
2014-11-29
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什么是K近鄰算法_數(shù)據(jù)分析師

    何謂K近鄰算法，即K-Nearest Neighbor algorithm，簡稱KNN算法，單從名字來猜想，可以簡單粗暴的認為是：K個最近的鄰居，當K=1時，算法便成了最近鄰算法，即尋找最近的那個鄰居。為何要找鄰居？打個比方來說，假設你來到一個陌生的村莊，現(xiàn)在你要找到與你有著相似特征的人群融入他們，所謂入伙。

    用官方的話來說，所謂K近鄰算法，即是給定一個訓練數(shù)據(jù)集，對新的輸入實例，在訓練數(shù)據(jù)集中找到與該實例最鄰近的K個實例（也就是上面所說的K個鄰居），這K個實例的多數(shù)屬于某個類，就把該輸入實例分類到這個類中。根據(jù)這個說法，咱們來看下引自維基百科上的一幅圖：

    如上圖所示，有兩類不同的樣本數(shù)據(jù)，分別用藍色的小正方形和紅色的小三角形表示，而圖正中間的那個綠色的圓所標示的數(shù)據(jù)則是待分類的數(shù)據(jù)。也就是說，現(xiàn)在，我們不知道中間那個綠色的數(shù)據(jù)是從屬于哪一類（藍色小正方形or紅色小三角形），下面，我們就要解決這個問題：給這個綠色的圓分類。
    我們常說，物以類聚，人以群分，判別一個人是一個什么樣品質特征的人，常常可以從他/她身邊的朋友入手，所謂觀其友，而識其人。我們不是要判別上圖中那個綠色的圓是屬于哪一類數(shù)據(jù)么，好說，從它的鄰居下手。但一次性看多少個鄰居呢？從上圖中，你還能看到：

  • 如果K=3，綠色圓點的最近的3個鄰居是2個紅色小三角形和1個藍色小正方形，少數(shù)從屬于多數(shù)，基于統(tǒng)計的方法，判定綠色的這個待分類點屬于紅色的三角形一類。
  • 如果K=5，綠色圓點的最近的5個鄰居是2個紅色三角形和3個藍色的正方形，還是少數(shù)從屬于多數(shù)，基于統(tǒng)計的方法，判定綠色的這個待分類點屬于藍色的正方形一類。

    于此我們看到，當無法判定當前待分類點是從屬于已知分類中的哪一類時，我們可以依據(jù)統(tǒng)計學的理論看它所處的位置特征，衡量它周圍鄰居的權重，而把它歸為(或分配)到權重更大的那一類。這就是K近鄰算法的核心思想。CDA數(shù)據(jù)分析師培訓官網

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